 何恺明前往微软和Facebook工作后，第一项工作是ResNet，解决了深度网络的梯度传递问题获得2016年最佳论文，使得深度学习能有效训练超过百层的深度神经网络。 可以说，何恺明将网络做深了，谷歌把网络入口拉大了，才使得今天的大模型诞生。 第二项工作是他做Facebook做的Mask R-CNN，首次提出了真正高性能物体监测算法框架，获得ICCV 2017最佳论文。 第三项工作是他在Facebook做的Masker AutoEncoder，首次把基于掩码的自编码思想用于视觉领域的非监督学习。 第三个学生林华达的OpenMMLab，通过口口相传的形式成为国际上最具影响力的视觉算法开源体系，在GitHub上累计了8万多颗星标。 第二项工作是发布国内首个多语种大语言模型书生·浦语。 第三项是发布LandMark天际，这是全球首个城市级三维实景大模型，该模型有2000亿参数，能覆盖100平方公里。 现在，他们种下的这颗大树也已经开始开花结果，两周前，自动驾驶大模型获得了CVPR 2023最佳论文奖，据谷歌学术统计，这是改革开放40多年来，第一篇全部由中国学者完成的国际计算机视觉三大顶会的最佳论文，这篇文章的牵头作者是王晓刚带出来的博士。新一代的学生已经开始在上海成功起步。 汤晓鸥教授十分感性的在最后说道：“我不是在最好的时光遇见了你们，而是遇见了你们，才有了这段最好的时光。” 当每晚听于谦老师的相声入睡时，他总会想：“机器怎么可能超过这样有趣的灵魂，我不信。” 三、华为胡厚崑：一手算力一手大模型，让AI落地千行百业 今年的大会与往届相比最大的不同是我们处于新的背景，ChatGPT的出现将人工智能推到了新的风口，通用人工智能已经成为人类最热门的话题。 当下，人工智能发展的方向已经很清楚，AGI会改写人们身边的一切，华为轮值董事长胡厚崑认为，方向清晰了以后很关键的就是路径的设计。
▲华为轮值董事长胡厚崑 其中，华为最核心的考虑就是下一个阶段要全力推进人工智能走深向实。一方面深耕算力，打造强有力的算力底座，另一方面，结合大模型从通用大模型到行业大模型的行业创新，真正让人工智能服务好千行百业。 首先，AI的发展中算力是基础，但当前中国算力的可获得性和成本方面面临不小的挑战。华为聚焦于鲲鹏和昇腾的根技术上，并取得了突破，当下，华为正在通过架构创新、生态发展、灵活共建手段让算力不再成为人工智能发展的瓶颈。 通过架构创新提升计算效率，如在计算节点层面，华为推出革命性对等评估架构，突破传统以CPU为中心的异构计算可能带来的性能瓶颈，从而提升计算带宽、降低时延，使得节点性能得到30%提升。 在数据中心层面，华为2019年推出昇腾AI计算集群，把AI的数据中心当做一台超级计算机来设计和管理。当前，华为最大的AI计算集群在深圳“鹏城云脑”二期，算力是1000P规模，2024年三期会达到16000P规模水平。 华为在乌兰察布计算中心实测发现，这种集群方式同等算力情况下可以得到10%以上的效率提升。 此外，4年前，华为围绕整个计算产业的算力发展提出了硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才战略，现在，硬件方面，华为已经推出更多样化的模组和板卡，拥有30多个硬件伙伴，基于生成式AI推出上百款AI硬件，可以满足不同行业的场景需要。 软件层面，华为提供全流程智能平台支撑企业，其生态已经孵化了20多个基础大模型，当前国内有一半大模型由AI昇腾提供算力支持。 并且结合国内实际情况，华为还采用多种模式建设算力。第一种是华为打造了25个城市级的人工智能计算中心，第二种是为了满足头部企业自建人工智能算力中心的诉求，帮助企业建立自己的AI算力中心，如中国移动、科大讯飞、南方电网，第三种是对于算力需求旺盛的中小企业，通过云服务的方式提供算力服务。 |
